from torch.nn import Softmax
from torch.nn import CrossEntropyLoss, MSELoss

from transformers import RobertaForSequenceClassification

from transformers.modeling_outputs import SequenceClassifierOutput


class RobertaForTextGenClassification(RobertaForSequenceClassification):
    """
    Roberta模型的派生类，用于文本生成分类任务。
    它在RoBERTa模型的基础上添加了一个softmax层，用于输出分类概率。
    """

    _keys_to_ignore_on_load_missing = [r"position_ids"]

    def __init__(self, config):
        """
        初始化函数，调用父类的初始化函数并添加softmax层。

        参数:
        config: 模型配置对象，定义了模型的参数。
        """
        super().__init__(config)

        # 添加一个维度为1的softmax层，用于将分类logits转换为概率
        self.soft_max = Softmax(dim=1)

    def forward(
        self,
        input_ids=None,
        attention_mask=None,
        token_type_ids=None,
        position_ids=None,
        head_mask=None,
        inputs_embeds=None,
        labels=None,
        output_attentions=None,
        output_hidden_states=None,
        return_dict=None,
    ):
        """
        前向传播函数，处理输入数据，计算损失并返回预测结果。

        参数:
        input_ids: 输入的token标识符。
        attention_mask: 注意力掩码，指示哪些tokens应该被关注。
        token_type_ids: 分割类型标识符，用于指示不同类型的输入tokens。
        position_ids: 位置标识符，用于指示tokens在序列中的位置。
        head_mask: 注意力头的掩码，用于遮蔽某些头部。
        inputs_embeds: 输入的嵌入向量。
        labels: 标签，用于计算损失。
        output_attentions: 是否输出注意力权重。
        output_hidden_states: 是否输出隐藏层状态。
        return_dict: 是否以Dictionary形式返回输出。

        返回:
        如果return_dict为True，则返回一个SequenceClassifierOutput对象，包含loss、logits、hidden_states和attentions；
        否则，返回一个元组，包含softmax_logits和额外的输出。
        """
        r"""
        labels (:obj:`torch.LongTensor` of shape :obj:`(batch_size,)`, `optional`):
            Labels for computing the sequence classification/regression loss. Indices should be in :obj:`[0, ...,
            config.num_labels - 1]`. If :obj:`config.num_labels == 1` a regression loss is computed (Mean-Square loss),
            If :obj:`config.num_labels > 1` a classification loss is computed (Cross-Entropy).
        """
        return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict

        # 调用RoBERTa模型的前向传播函数
        outputs = self.roberta(
            input_ids,
            attention_mask=attention_mask,
            token_type_ids=token_type_ids,
            position_ids=position_ids,
            head_mask=head_mask,
            inputs_embeds=inputs_embeds,
            output_attentions=output_attentions,
            output_hidden_states=output_hidden_states,
            return_dict=return_dict,
        )
        sequence_output = outputs[0]
        logits = self.classifier(sequence_output)

        # 计算损失，如果提供了labels
        loss = None
        if labels is not None:
            if self.num_labels == 1:
                # 对于回归任务，使用MSELoss
                loss_fct = MSELoss()
                loss = loss_fct(logits.view(-1), labels.view(-1))
            else:
                # 对于分类任务，使用CrossEntropyLoss
                loss_fct = CrossEntropyLoss()
                loss = loss_fct(logits.view(-1, self.num_labels), labels.view(-1))

        # 应用softmax得到分类概率
        softmax_logits = self.soft_max(logits)

        # 根据return_dict的值决定返回形式
        if not return_dict:
            output = (softmax_logits,) + outputs[2:]
            return ((loss,) + output) if loss is not None else output

        return SequenceClassifierOutput(
            loss=loss,
            logits=softmax_logits,
            hidden_states=outputs.hidden_states,
            attentions=outputs.attentions,
        )
